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Impala样例程序指导 功能简介 本小节介绍了如何使用样例程序完成分析任务。本章节以使用JDBC接口提交数据分析任务为例。 样例代码 使用Impala JDBC接口提交数据分析任务，参考样例程序中的JDBCExample.java。 修改以下变量为false，标识连接集群的认证模式为普通模式
Kudu应用开发流程 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Kudu应用程序开发流程 表1 Kudu应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解Kudu的基本概念。 Kudu应用开发常用概念 准备开发和运行环境 Kudu的应用程序支持多种语言进行开发
Oozie应用开发流程 本文档主要基于java API对Oozie进行应用开发。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Oozie应用程序开发流程 表1 Oozie应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解Oozie的基本概念，了解场景需求等
Storm应用开发简介 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习
Storm应用开发流程 本文档主要基于Java API进行Storm拓扑的开发。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示： 图1 拓扑开发流程 表1 Storm应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解Storm的基本概念，了解场景需求，拓扑等
YARN Java API接口介绍 关于YARN的详细API可以直接参考官方网站上的描述： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 YARN常用的Java类有如下几个。 ApplicationClientProtocol
HBase应用开发简介 HBase简介 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取
读取HDFS指定文件内容 功能简介 获取HDFS上某个指定文件的内容。过程为： 使用FileSystem实例的open方法获取读取文件的输入流。 使用该输入流读取HDFS的指定文件的内容。 在完成后，需关闭所申请资源。 代码样例 如下是读文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples
Flink DataStream样例程序 Flink DataStream样例程序开发思路 Flink DataStream样例程序（Java） Flink DataStream样例程序（Scala） 父主题： 开发Flink应用
Flink Join样例程序 Flink Join样例程序开发思路 Flink Join样例程序（Java） 父主题： 开发Flink应用
HBase应用开发简介 HBase简介 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取
过程为： 加载HDFS服务配置文件，并进行kerberos安全认证。 认证通过后，实例化Filesystem。 此处kerberos安全认证需要使用到的keytab文件，请提前准备。 配置文件介绍 登录HDFS时会使用到如表1所示的配置文件。
读取HDFS指定文件内容 功能简介 获取HDFS上某个指定文件的内容。过程为： 使用FileSystem实例的open方法获取读取文件的输入流。 使用该输入流读取HDFS的指定文件的内容。 在完成后，需关闭所申请资源。 代码样例 如下是读文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples
创建HDFS多线程任务 功能简介 建立多线程任务，同时启动多个实例执行文件操作。 代码样例 如下是删除文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples中的HdfsExample类。 // 业务示例2：多线程 final int THREAD_COUNT
为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性： 基于Kerberos技术的安全认证机制。 数据文件加密机制。 完善的权限管理。
调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）
即使主tablet出现故障，也可以通过只读的副tablet提供读取服务。 支持结构化数据模型。 通过结合所有以上属性，Kudu的目标是支持在当前Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用。
MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。
Client 客户端直接面向用户，可通过Java API或HBase Shell访问服务端，对HBase的表进行读写操作。
Hive应用开发常用概念 客户端 客户端直接面向用户，可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Hive的相关操作。本文中的Hive客户端特指Hive client的安装目录，里面包含通过Java API访问Hive的样例代码。
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